Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightGörüntü işleme teknikleri ve yapay sinir ağları kullanılarak patateslerin sınıflandırma başarıları irdelenmiştir
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kalite, tarımsal ürünlerin pazarlanmasında önemli faktörlerden biridir. Kalite kontrol sitemlerinde sınıflandırma makinelerinin önemi büyüktür. Günümüzdeki sınıflandırma makinelerindeki en etkin yöntem görüntü işlemedir. Çalışmada patateslerin boyut olarak görüntü işleme teknikleri ve yapay sinir ağı yardımıyla sınıflandırılması amaçlanmıştır. Sınıflandırma işleminden önce dış yüzey ve şekil bozukluğu olan patatesler Otsu metodu ve morfolojik işlemler kullanılarak tespit edilmiş ve sınıflandırma dışı tutulmuştur. Daha sonra sorunsuz patateslerin boyut olarak sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Bunun için küçük, orta ve büyük boy patates resimleri alınarak Çok Katmanlı Yapay sinir ağları kullanılarak sistem eğitilmiştir. Çalışmada görüntü işleme ve yapay sinir ağları kullanımı için Matlab yazılımı kullanılmıştır. Görüntü işleme teknikleri ve yapay sinir ağları kullanılarak patateslerin sınıflandırma başarıları irdelenmiştir
Abstract
Quality is one of the important factors in the marketing of agricultural products. Classing machines have a great importance in quality control systems. The most efficient method in the present classing machines is image processing. In this study, the classification of potatoes in terms of size with the help of image processing techniques and artificial neural network was aimed. Before the classification process, potatoes that have malformation and deformation in the outer surface were detected by using Otsu method and morphological processes. These potatoes were kept outside the classification. Later on, potatoes without any anomaly were classified in terms of their sizes. For this, the system was trained with pictures of small, middle and large-sized potatoes by using multilayered artificial neural networks. In this study, Matlab software was used for the use of image processing and artificial neural networks. By using image processing techniques and artificial neural networks, classification accomplishments of potatoes were studies.